個(gè)性化模型揭示阿爾茨海默病進(jìn)展中的隱藏模式
一種新型數(shù)學(xué)模型為更好地預(yù)測(cè)和治療阿爾茨海默病帶來了希望。
杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院
4月2日消息
目前,大多數(shù)阿爾茨海默病的數(shù)學(xué)模型都是理論模型,側(cè)重于短期內(nèi)無法在患者中測(cè)量的分子和細(xì)胞水平變化。然而,杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院(Duke University School of Medicine)和賓夕法尼亞州立大學(xué)(Pennsylvania State University)的研究人員利用來自 800 多名認(rèn)知能力各異的真實(shí)世界數(shù)據(jù),開發(fā)了阿爾茨海默病生物標(biāo)志物級(jí)聯(lián)(Alzheimer’s Disease Biomarker Cascade,ADBC)模型。
這種個(gè)性化的方法發(fā)表在《阿爾茨海默病預(yù)防雜志》(Journal of the Prevention of Alzheimer’s Disease)上,它超越了傳統(tǒng)的診斷方法,通過納入個(gè)人的生物標(biāo)志物來預(yù)測(cè)其疾病進(jìn)展。
研究于2024年1月8日發(fā)表在《Journal of the Prevention of Alzheimer’s Disease》(最新影響因子:6.4)雜志上
受試者參與了阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃(ADNI),這是一項(xiàng)多國(guó)縱向研究,跟蹤受試者從正常認(rèn)知到輕度認(rèn)知障礙,再到失智癥的過程,期間進(jìn)行了連續(xù)的認(rèn)知測(cè)試、影像檢查和體液生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)收集,時(shí)間跨度長(zhǎng)達(dá)二十年。
ADBC 模型通過分析參與者的腦脊液、腦部掃描和記憶測(cè)試,尋找每個(gè)人狀況的獨(dú)特模式或線索。
該模型結(jié)合了理論和個(gè)體生物標(biāo)志物數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)阿爾茨海默病在個(gè)別患者中的演變情況和治療反應(yīng)。通過分析當(dāng)前的生物標(biāo)志物,該模型能夠以驚人的準(zhǔn)確性預(yù)測(cè)特定患者未來這些標(biāo)志物可能發(fā)生的變化。
研究人員表示,該模型為重新分類阿爾茨海默病臨床譜系中的個(gè)體以及制定針對(duì)性的治療策略打開了大門。
杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院神經(jīng)放射學(xué)家、阿爾茨海默病影像學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室主任 Jeffrey R. Petrella 博士說:“長(zhǎng)期以來,阿爾茨海默病一直被視為單一疾病。這項(xiàng)研究表明,該疾病在每個(gè)人身上的進(jìn)展都不同,具有獨(dú)特的生物標(biāo)志物變化模式。”
Petrella領(lǐng)導(dǎo)了杜克大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì),包括 Juliet Jiang、Kashyap Sreeram、Sophia Dalziel 和 Murali Doraiswamy 博士,并與賓夕法尼亞州立大學(xué)數(shù)學(xué)教授、資深研究作者 Wenrui Hao 博士一起,探討了定制阿爾茨海默病因果模型的可行性。
阿爾茨海默病的特點(diǎn)是大腦發(fā)生變化,包括可能損害神經(jīng)元和影響其他類型腦細(xì)胞的淀粉樣蛋白斑塊和神經(jīng)原纖維纏結(jié)。新藥在減少大腦中 β-淀粉樣蛋白以及減緩阿爾茨海默病導(dǎo)致的記憶和思維下降方面取得了成功。
“我設(shè)想將這一模型用于臨床治療,作為精準(zhǔn)醫(yī)療方法的一部分,” Petrella 說,“該模型可以制定最佳治療方案建議,幫助患者隨時(shí)間推移取得最佳可能結(jié)果,同時(shí)盡量減少副作用。”治療方案可能是一種藥物或多種療法的組合。
該模型為每個(gè)患者確定了 14 個(gè)個(gè)性化參數(shù)。這些參數(shù)反映了與阿爾茨海默病相關(guān)的各種生物標(biāo)志物的增長(zhǎng)率、起點(diǎn)(潛伏期值)和最高水平(承載能力)。重要的是,這些參數(shù)在按臨床診斷分類的個(gè)體之間差異顯著,表明它們反映了疾病過程中具有臨床意義的方面。
在針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試時(shí),ADBC 模型以高準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)了未來生物標(biāo)志物水平,整個(gè)研究組的平均誤差率僅為 9%。即使應(yīng)用于個(gè)別患者,該模型的準(zhǔn)確性也保持強(qiáng)勁,超過 80% 的患者在預(yù)測(cè)未來生物標(biāo)志物點(diǎn)時(shí)表現(xiàn)出低誤差率。
該研究還揭示了一個(gè)可能至關(guān)重要的發(fā)現(xiàn)。通過分析個(gè)性化參數(shù),研究人員確定了兩個(gè)截然不同的患者群。這些患者群似乎代表了不同的“內(nèi)表型”,即影響疾病進(jìn)展的不同潛在生物學(xué)特征。
研究人員強(qiáng)調(diào),有必要進(jìn)行更多研究,以在更大且更多樣化的社區(qū)患者群體中驗(yàn)證這些發(fā)現(xiàn)。
創(chuàng)立于1838年的杜克大學(xué)
明日停更一天
參考文獻(xiàn)
Source:Duke University
Personalized Model Unveils Hidden Patterns in Alzheimer’s Progression
Reference:
Petrella, J.R., Jiang, J., Sreeram, K. et al. Personalized Computational Causal Modeling of the Alzheimer Disease Biomarker Cascade. J Prev Alzheimers Dis 11, 435–444 (2024). https://doi.org/10.14283/jpad.2023.134
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原文標(biāo)題 : 個(gè)性化模型揭示阿爾茨海默病進(jìn)展中的隱藏模式
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